因子分解机 FM
特征组合 人工方式的特征工程，通常有两个问题： 特征爆炸 大量重要的特征组合都隐藏在数据中，无法被专家识别和设计 针对上述两个问题，广度模型和深度模型提供了不同的解决思路。 广度模型包括FM/FFM等大规模低秩(Low-Rank)模型，FM/FFM通过对特征的低秩展开 ...
原文：因子分解机模型简介
Steffen Rendle于 年提出Factorization Machines 下面简称FM ，并发布开源工具libFM。 一 与其他模型的对比 与SVM相比，FM对特征之间的依赖关系用factorized parameters来表示。对于输入数据是非常稀疏 比如自动推荐系统 ，FM搞的定，而SVM搞不定，因为训出的SVM模型会面临较高的bias。还有一点，通常对带非线性核函数的SVM，需要 ...
2016-03-08 20:15 0 3812 推荐指数：
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